19個國家級城市群數字經濟發展水平測度及空間格局研究

連港慧，徐藹婷，汪文璞

(浙江工商大學 統計與數學學院，浙江 杭州 310018)

0 引言

作為區域經濟發展中最具活力的核心單元，城市群能在更大范圍內優化資源配置，形成集聚、擴散輻射，從而成為我國區域協調發展的戰略支撐點。對此，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》明確規劃布局了19個國家級城市群，并強調發揮中心城市和城市群帶動作用以推動區域協調發展。與此同時，數字經濟作為驅動我國經濟高質量發展的新動能，正不斷拓展與經濟社會發展各領域的融合廣度和融合深度。2020年我國數字經濟總量達到39.2萬億元，占GDP的比重為38.6%[1]。新華三集團數字經濟研究院與中國信息通信研究院聯合發布的《中國城市數字經濟指數藍皮書(2021)》顯示，2021年數字經濟指數排名前十的城市主要分布在趨于成熟期的長三角、珠三角灣區城市群中，而處于快速發育期與雛形發育期的城市群數字經濟發展則相對滯緩，城市群間的數字鴻溝仍然存在。基于此，以“十四五”規劃布局的19個國家級城市群為對象，測度城市群數字經濟發展水平，考察其整體發展態勢、區域差異及空間格局，有助于彌合城市群數字經濟“鴻溝”，也是塑造我國區域經濟增長極和推動區域協調發展的基本前提。

考察相關文獻，國內外學者主要從數字經濟內涵與外延、規模測算及實證研究等方面展開系列探索，且在數字經濟規模測度方面形成了較為系統的方法，主要歸納為增加值法[2-4]、指數法[5-7]、衛星賬戶法[8-10]三大類。比較來看，鑒于數字經濟是一種融合經濟，由數字技術發展引致的效率提升所對應的增加值無法直接從行業GDP中精準剝離[11-12]。同時，數字經濟衛星賬戶的編制尚處于探索階段，推廣應用受到行業界定模糊、核算方法復雜、數據收集困難、測算框架變動等問題約束[10]。因此，多數學者通過構建評價指標體系進而編制數字經濟發展指數來刻畫數字經濟發展水平，但仍存在四方面問題：①評價指標篩選多基于研究者主觀經驗，未能解決指標種類冗雜、指標信息重疊率高等問題；②基礎數據多為以行政區劃為統計單元的社會經濟數據，尚未考慮行政邊界變遷、自然地理交互等因素影響，從空間精度上難以滿足區域社會經濟發展特征和分布格局的研究需求；③指標權重確定多基于熵值法、層次分析法等傳統賦權方法，難以消除高維度數據、非正態數據對評價結果穩定性的影響；④研究對象多局限于整個國家或某重點區域，缺乏從城市群層面對數字經濟發展及空間格局的動態考量，針對“十四五”規劃布局建設的19個國家級城市群數字經濟發展水平的研究則更為少見。

鑒于此，本文以19個國家級城市群為研究對象，結合模糊集合思想篩選并構建數字經濟發展評價指標體系，引入GIS格網化技術，將以行政區劃為統計單元的社會經濟數據轉化為突破行政區劃束縛、融合自然地理特性的格網化數據集，運用投影尋蹤模型編制具有地域空間屬性的城市群數字經濟發展指數，采用Dagum基尼系數、探索性空間自相關統計方法、引力模型等方法，考察19個國家級城市群數字經濟發展態勢、區域差異及空間格局。本文研究可為優化我國數字經濟發展空間布局和資源利用提供理論依據，為城市群打造數字轉型新優勢和擘畫經濟發展“新坐標”提供參考，為政府制定數字經濟發展與區域協調發展政策提供借鑒。

1 指標體系構建、數據轉換及研究方法

1.1 指標體系構建

《G20國家數字經濟發展與合作倡議》明確定義數字經濟是“以使用數字化知識和信息作為關鍵生產要素、以現代信息網絡作為重要載體、以信息通信技術的有效使用作為效率提升和經濟結構優化重要推動力的一系列經濟活動”。本文從投入維度和產出維度分別構建數字經濟發展評價的一級指標。從投入維度看，數字經濟發展不僅需要數字基礎設施、數字創新資源等高端要素的大量投入[13-15]，還離不開政府的數字治理[16-17]。從產出維度看，數字經濟集中體現在數字產業化和產業數字化兩方面[18-20]。據此，城市群數字經濟發展評價指標體系的一級指標應包括數字治理、數字基礎設施、數字創新、數字產業化和產業數字化。

需要指出的是，隨著經濟社會各領域數字化轉型的加速推進，政府數字治理作為催化數字經濟快速釋放、融合、發展的關鍵性支撐，其重要性不容忽視。一方面，數字經濟尚處于發展初期，不可避免地存在設施建設滯后、產權不明、政策差異、隱私保護等市場亂象[21-24]，政府的政策性引導與資金支持不可或缺；另一方面，數字經濟特有的數據要素賦予了新的價值維度。政府作為“數據海洋上的巨輪”[25]，以數據集中和共享途徑促進要素資源流轉，撬動經濟數字化和提高全要素生產率，加速互聯網、人工智能等數字經濟與實體經濟深度融合，形成數字經濟賦能區域發展的新路徑。

然而，現有文獻鮮有涉及政府數字治理維度的評價指標。數字治理是結合數字要素和治理要素的新型治理模式，其通過治理主體與客體間的信息互動和社會參與，實現對政府組織的內部“賦能”以及外部的公眾“賦權”，進而提升數字政府服務效能，助推數字經濟高質量發展[26-28]。該治理模式涉及以政府、公民與企業為代表的兩大主體，通過數字技術應用將政府職能從組織內部延伸到組織外部，構建政府主導、多元主體協同共治的社會治理新格局。鑒于此，本文創新性地從治理主體角度出發，根據數字治理的政府引導和協同共治兩大特征確定衡量指標。一般而言，政府的宏觀調控離不開國家財政支持和政策法規保障，科技投入更是數字經濟發展的重要推力，因此本文選擇財政科技支出占比和政府政策支持力度2個指標衡量政府引導特征。數字經濟協同共治是指在政府、企業、公眾等多元主體的聯動合作下，依托政府數據統一共享交換平臺，各要素之間形成互為因果的聯結方式和協同合作的運行模式。政府數據開放平臺作為協同共治的良好媒介，已成為助推政府治理數字化必不可少的關鍵力量，因此本文選擇政府開放平臺數量作為數字經濟協同共治的代理指標。

為更客觀地篩選數字基礎設施、數字創新、數字產業化和產業數字化4個維度的二級指標，減少因經驗法而導致的指標種類冗雜、指標信息重疊率高等問題，本文進一步引入基于數據驅動的模糊集合方法，通過構建隸屬度函數刻畫評價指標的重要程度，據此形成關鍵指標、剔除非核心指標，以更好地兼顧指標選取的主觀性與客觀性。具體步驟如下：

(1)構建總指標庫。將近4年數字經濟代表性文獻構建的19個評價指標體系的二級指標進行同義替換和可觀測性篩選，匯總成含有41個指標的總指標庫。

(2)設置隸屬度函數。采用F(xi)=xi/19(i=1,2,…,41)作為隸屬度函數，描述第i項指標在19個參考指標體系中出現的頻率。

(3)篩選評價指標。根據隸屬度函數的偏態分布，設定F(xi)≥0.2的篩選標準，剔除網上零售額、信通技術產業專利數量等24個指標，保留移動電話普及率、互聯網普及率等17個二級指標。具體如表1所示。

1.2 數據說明

1.2.1 數據來源

本文以“十四五”規劃布局的京津冀、長三角、珠三角、成渝等19個國家級城市群作為研究對象。各城市群區域范圍參照《全國主體功能區規劃》等文件界定。研究數據主要源于2014-2020年的《中國統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》、《中國城市統計年鑒》、各省政府工作報告以及中華人民共和國工業和信息化官網、中國開放樹林指數網(http://ifopendata.fudan.edu.cn/)以及中國科學院資源環境科學與數據中心網站(https://www.resdc.cn/)。對缺乏數據支撐的“數字經濟相關政策”指標，借鑒學者研究成果[29-31]，通過整理19個城市群所含360個城市的政府工作報告內容確定數字經濟相關詞頻，借助Python軟件進行分詞處理，運用詞頻分析法統計“數字經濟”相關詞頻數量以量化政府政策支持力度。此外，本文采用趨勢外推法、相鄰年份均值法等補全、矯正個別缺失和錯誤數據。

表1 數字經濟發展水平評價指標體系Tab.1 Evaluation index system of digital economy development

1.2.2 數據轉換

傳統的以基層行政區劃為統計單元的社會經濟數據在時間周期、空間尺度以及調查內容等方面存在較大差異，在理論概念、應用范圍等方面表現出較大局限。相比之下，將地理格網技術應用于社會經濟統計數據的空間再分配處理，一方面能夠避免行政區劃變更的影響，形成時間上連續、空間上完整、內容上一致的系統科學數據；另一方面集成、融合了空間地理要素特征的社會經濟格網化數據集具有更加強大的空間分析功能，能夠精準刻畫社會經濟現象在統計區域內部的空間分布特征[32-34]。據此，本文引入數據格網化技術，將數字經濟相關指標轉換為具有地域空間屬性的地理格網化數據集，并以此為基礎度量城市群數字經濟發展水平。具體步驟為：首先，通過ArcGIS軟件中的投影轉換工具，將空間數據的投影坐標系統一轉換為CGCS2000_3_Degree_GK_CM_120；其次，將國家統計局公布的行政區域代碼信息與數字經濟數據建立時間和空間的雙重連接；再次，選取分辨率為10 km* 10 km的網格，應用3種格網化算法對各數字經濟評估指標進行格網化表達。考慮到格網化過程中會出現一個格網單元落在多個源區域的情況，因此采用面積權重法、統計模型法、多元數據融合法等展布規則，打破行政界線約束，以最大限度地保留源區域包含的屬性信息，將數字經濟數據展布到19個國家級城市群規則的地理格網中，據此形成數字經濟格網化數據集；進一步地，運用投影尋蹤模型，得到每個網格對應的數字經濟發展指數；最后，以城市群所含格網對應指數的平均水平衡量城市群數字經濟發展水平。

1.3 研究方法

1.3.1 RAGA投影尋蹤模型

為克服數字經濟評價體系中非線性、非正態高維數據的“維數禍根(Curse of dimensionality)”問題，引入美國科學家Kruskal提出的投影尋蹤模型[35-36]，計算19個國家級城市群數字經濟發展指數。具體步驟如下：

首先，設評價對象的第i個樣本、第j個經極值歸一化處理的指標為x(i,j)(i=1,2,…,n;j=1,2,…,p)；n為樣本數量，p為指標個數，α=(α1,α2,…,αp)為p維單位投影向量，則樣本i的綜合投影值為：

(1)

其次，采用各樣本綜合投影值的標準差與局部密度之積構造投影指標函數，即Q(α)=Sz×Dz，局部密度計算公式為：

(2)

其中，R為局部密度窗口半徑；u[R-r(i,j)]為單位階躍函數，當R≥r(i,j)時函數值取1，否則為0；r(i,j)=|z(i)-z(j)|為樣本間距離。

最后，采用實數編碼的加速遺傳算法(RAGA)對投影指標函數進行優化，求解得到最佳投影方向向量，確定各指標最終權重，如表1所示。進一步，代入式(1)，得到反映各指標信息的綜合投影值。

1.3.2 Dagum的基尼系數分解方法

為進一步揭示19個國家級城市群數字經濟發展水平的空間差異特征，引入Dagum的基尼系數及其分解方法。具體公式為：

(3)

(4)

(5)

(6)

1.3.3 修正引力模型

為研究19個國家級城市群間數字經濟空間關聯強度，引入引力模型。同時，考慮到兩城市群間數字經濟發展引力強度會受到發展差異的影響而呈現出非對稱特征，因此本文采用城市群數字經濟發展水平對空間關聯的貢獻率修正引力常量K，以體現19個國家級城市群間數字經濟引力的方向性。修正的引力模型如下：

(7)

1.3.4 探索性空間自相關統計方法

為直觀刻畫19個國家級城市群數字經濟發展水平的空間自相關特征和空間集聚結構，引入全局自相關分析與局部自相關分析方法。

全局Moran's I為

(8)

局部Moran's I為

(9)

2 19個國家級城市群數字經濟發展態勢及區域差異分析

2.1 城市群數字經濟發展總體特征

19個國家級城市群數字經濟發展指數測算結果如表2所示。整體來看，19個城市群的數字經濟發展水平呈現西北、東北地區→中部地區→東南沿海地區逐漸提高的態勢，且兩極分化現象顯著。考察期間，長三角、珠三角灣區、京津冀、山東半島、粵閩浙沿海、中原以及廣西北部灣城市群數字經濟發展水平高于19個國家級城市群數字經濟發展整體水平，其余12個城市群的數字經濟發展水平則相對落后。動態來看，2013-2019年19個國家級城市群數字經濟發展始終保持蓬勃態勢，其指數從2013年的7.682 0上升至2019年的12.589 9，增幅達到63.89%。其中，成渝城市群上升幅度最大，增長了98.66%，寧夏沿黃和珠三角灣區城市群緊隨其后，分別上升了95.46%和90.98%，其余城市群的發展指數也呈現出不同水平提升。

為進一步刻畫19個國家級城市群數字經濟發展水平的動態變化，基于ArcGIS軟件的空間疊加功能和重分類功能，根據綜合得分以及自然間斷點分級法，將城市群數字經濟發展水平劃分成10個梯隊。如圖1所示，圖中空白地區表示該區域無數據，不在考察的樣本范圍內。2013-2019年19個國家級城市群的數字經濟發展水平整體呈現出低水平區穩步向中高水平區過渡、沿海地區向內陸地區扎實推進的遞進式演化趨勢，總體形成以京津冀—長三角—珠三角為三大集聚“高地連綿區”和東北、西北兩大“低谷連綿區”的空間格局，且核心區在空間上具有較強的地域集中性。具體來看，數字經濟發展水平處于第一、二梯隊的城市由2013年的上海、北京兩個擴增到2019年的上海、北京、深圳、廣州、杭州、南京等19個。這些城市多位于我國發展最為成熟的長江三角洲城市群、珠三角灣區、京津冀城市群，它們憑借自身的地理位置、區域經濟、科技人才等先發優勢，成為我國數字經濟發展“高地”；相比而言，2019年處于最末梯隊的城市數量仍高達94個，主要分布于呼包鄂榆、蘭西以及天山北坡城市群，它們由于資源匱乏、基礎薄弱和人才流失等“后發劣勢”，成為我國數字經濟發展的“洼地”。

表2 2013-2019年19個國家級城市群數字經濟發展指數及排名Tab.2 Digital economy development indexes and rankings of the 19 national-level urban agglomerations, 2013-2019

圖1 2013-2019年19個國家級城市群數字經濟發展時空格局演變Fig.1 Spatio-temporal pattern of digital economy development in the 19 national-level urban agglomerations from 2013-2019

注：該圖基于國家測繪地理信息局標準地圖服務網站下載的審圖號為GS(2019)1823號的標準地圖制作，底圖無修改

2.2 城市群數字經濟發展水平區域差異分析

利用Dagum基尼系數及其分解方法，對19個國家級城市群數字經濟發展水平的區域差異進行計算與分解，結果如表3-表5所示。總體來看，2013-2019年基尼系數總體呈現不規則的“M”型波動下降趨勢，意味著19個國家級城市群數字經濟發展水平的不均衡性得到一定程度改善。

從區域內差距看，19個國家級城市群數字經濟發展的區域內差距處于不同水平，其中，京津冀、長三角和廣西北部灣城市群的區域內差距較大，基尼系數均值分別為0.444 4、0.327 0和0.309 0；山東半島、遼中南和寧夏沿黃城市群的區域內差距則較小，基尼系數均值僅為0.066 7、0.060 3和0.056 7，說明上述城市群數字經濟發展相對均衡。從波動態勢看，京津冀、廣西北部灣、呼包鄂榆、天山北坡、哈長、粵閩浙沿海、中原城市群數字經濟發展的區域內差距呈波動上升態勢，長三角、蘭西、關中、成渝、長江中游、晉中、滇中、珠三角灣區、黔中、山東半島、遼中南、寧夏沿黃城市群則呈波動下降態勢，說明各城市群數字經濟一體化發展步調不一致。

從區域間差距看，考慮到文章篇幅及群間差異內涵，在衡量城市群發展水平差異時主要以年度均值作為考量指標[37-39]。2013-2019年19個國家級城市群數字經濟發展區域間差距的年度均值為0.455 3。具體來看，長三角、珠三角灣區城市群與廣西北部灣、天山北坡等西部、北部城市群差距的年度均值，以及京津冀城市群與滇中、關中、廣西北部灣等西部、中部城市群差距的年度均值均高出19個城市群總體區域差距的平均水平。其中，長三角城市群與天山北坡城市群差距的年度均值最高，為0.91；珠三角灣區城市群與天山北坡城市群差距的年度均值次高，為0.90；寧夏沿黃城市群與遼中南城市群差距的年度均值最低，僅為0.12。

從差距來源看，2013-2019年19個國家級城市群數字經濟發展差異主要源于城市群間，其差距來源大小介于0.372 5～0.402 4之間；超變密度差距來源居中，介于0.039 3～0.042 9之間；城市群內差距來源最小，介于0.018 6～0.021 7之間。就差距貢獻率來看，城市群內、城市群間、超變密度的年均貢獻率分別為4.42%、86.24%、9.34%。可見，城市群間差異是導致19個國家級城市群數字經濟發展差距的主要原因，且該差距仍在不斷擴大。究其原因，近年來19個國家級城市群堅持以中心城市為“龍頭”，深入挖掘內部數字經濟優勢，以一流規劃引領城市群數字經濟加速崛起，中心城市與其它城市間集聚和輻射并存的良性互動已然形成，城市群內數字經濟發展差距逐漸減小。然而，由于城市群間長期存在空間功能分工不同、政策傾斜力度不同、經濟發展外向程度不同、資源稟賦及經濟實力不同、地理位置分布松散等發展壁壘，致使群間要素循環不暢，城市群間數字經濟發展差距已成為阻礙我國數字經濟協同發展的絆腳石。

表3 2013-2019年19個國家級城市群數字經濟發展總體差距及群內差距Tab.3 Overall differences and intra-group differences of digital economy development in the 19 national-level urban agglomerationsfrom 2013-2019

3 19個國家級城市群數字經濟發展空間格局

3.1 城市群數字經濟發展水平空間集聚特征分析

運用Geoda軟件，計算19個國家級城市群數字經濟發展水平的全局 Moran's I 指數，結果如表6所示。從總體情況看，在 2013 、2015、2017以及2019年4個時間斷面上， Moran's I 指數皆為正值并通過了 5% 置信水平上的顯著性檢驗，表明19個國家級城市群數字經濟發展具有顯著的正向空間關聯，存在明顯的空間集聚特征。從時序演化看，全局 Moran's I 指數從2013年的0.329 3逐漸上升至2019年的0.350 9，意味著19個國家級城市群數字經濟發展的空間趨同性更顯著，相鄰區域的空間示范效應逐步增強。

表4 19個國家級城市群數字經濟發展群間差距年度均值Tab. 4 Annual average value of the digital economy development differences between 19 national-level urban agglomerations

表5 2013-2019年19個國家級城市群數字經濟發展差距來源Tab.5 Sources of digital economy development differences in 19 national-level urban agglomerations from 2013-2019

表6 2013-2019年19個國家級城市群數字經濟 發展水平的全局Moran's I檢驗結果Tab.6 Global Moran's I test of digital economy development in the 19 national-level urban agglomerations from 2013-2019

為進一步揭示19個國家級城市群數字經濟發展的局域空間集聚特征，分別繪制2013、2015、2017、2019年的局部 Moran's I 散點圖，進一步歸納各城市群數字經濟發展集聚模式，如表7所示。結果表明，19個國家級城市群數字經濟發展以低—低集聚為主，高—高集聚次之。其中，低—低集聚模式主要包括成渝、滇中、關中等城市群，此類城市群地理位置不佳、經濟實力不強、產業層次不高，數字經濟發展呈現低水平集聚；高-高集聚模式主要包括京津冀、長三角、粵閩浙沿海等城市群，此類城市群不僅自身發展水平高，同時對周邊城市群數字經濟發展起示范引領、輻射帶動作用。此外，低—高集聚模式主要以長江中游、晉中等城市群為代表，此類城市群數字經濟發展水平低于鄰近城市群，未能與周邊城市群實現聯動發展、協同共進。高—低集聚模式的代表主要為珠三角灣區城市群，其自身數字經濟發展水平較高，但未能對鄰近城市群產生顯著的正向帶動作用。從集聚模式演化過程看，2013-2019年數字經濟發展高水平城市群作為區域協調發展的核心增長極，發展潛力日益凸顯，對周邊城市群的拉動和輻射效應不斷增強，“低—高集聚模式→高—高集聚模式”、“高—低集聚模式→高—高集聚模式”兩條局域空間集聚模式演變路徑悄然形成。

3.2 城市群數字經濟發展水平的空間關聯結構分析

通過修正引力模型，計算2013、2015、2017、2019年19個國家級城市群數字經濟發展水平空間關聯強度，并運用ArcGIS軟件中的XY轉線工具，對分級符號賦值渲染，結合自然間斷點分級法，將城市群數字經濟發展空間關聯強度分為6個等級，如圖3所示。

從整體看，隨著城市群數字經濟發展水平不斷提升，19個國家級城市群間數字經濟的空間關聯度也逐漸增強。從網絡復雜程度看，2013-2019年城市群間空間關聯網絡密度增大，關聯強度大于50的空間關聯數從2013年和2015年的0條，分別增長到2017年的9條和2019年的13條。強度大于50的空間關系主要集中于長三角、珠三角灣區、粵閩浙沿海城市群等東南沿海地區，天山北坡、呼包鄂榆城市群的空間關聯相對稀疏，表明西北部地區與其它城市群間互動不足，與數字經濟高水平發展地區的分割仍然存在。

圖2 2013-2019年19個國家級城市群數字經濟發展指數的Moran's I散點分布情況Fig.2Moran's I plot of digital economy development index in the 19 national-level urban agglomerations from 2013 to 2019

表7 2013-2019年19個國家級城市群數字經濟發展集聚模式Tab.7 Cluster pattern of digital economy development in the 19 national-level urban agglomerations from 2013 to 2019

從分布格局看，19個國家級城市群已形成以長三角、珠三角灣區、京津冀三大城市群為關鍵城市群的“三核心、多中心”競衡發展態勢。由數字經濟流形成的空間聯系軸帶包括兩個，即“京津冀—山東半島—長三角—粵閩浙沿海—珠三角灣區”和“京津冀—長江中游—珠三角灣區”。從單條引力值看，以2019年為例，“長三角—珠三角灣區”(137.25)的關聯最強，其次為“長三角—粵閩浙沿海”(136.64)，這與東部沿海地區較高的城市發展質量和經濟帶動作用密切相關。然而，東部城市群暫未與中西部城市群實現資金、人才、技術等數字要素的有效對接，促進東、中、西部城市群數字經濟聯動發展的網絡空間格局尚待構建。

4 結論與建議

(1)19個國家級城市群數字經濟發展格局逐步優化。2013-2019年19個國家級城市群態勢良好、穩中有升，整體呈現出數字經濟發展由低水平區向中水平區、中水平區向高水平區過渡的以遞次轉移為主、跨級轉移為輔的演化特征，形成以京津冀—長三角—珠三角為三大集聚的“高地連綿區”和東北、西北兩大“低谷連綿區”的空間發展格局。

(2)19個國家級城市群數字經濟發展存在區域異質性。2013-2019年基尼系數呈不規則的“M”型波動下降趨勢，說明19個國家級城市群的數字經濟發展差距有所縮小但依然存在。差異來源分析表明，區域差距主要來源于群間差距，群內差距影響甚微并伴有緩解趨勢，說明數字經濟發展逐漸顯現“城市群間異質化、城市群內同質化”特征。

(3)19個國家級城市群數字經濟發展呈現由弱到強的顯著空間集聚特征。2013-2019年全局 Moran's I 指數均為正值且保持穩態上升趨勢，反映出城市群數字經濟發展空間分布趨同性增強，以低—低集聚為主、高—高集聚次之的局域空間集聚特征始終存在，“低—高集聚模式→高—高集聚模式”、“高—低集聚模式→高—高集聚模式”的兩條集聚模式演變路徑悄然形成。

圖3 2013-2019年19個國家級城市群數字經濟聯系強度Fig.3 Digital economy connection degree between the 19 national-level urban agglomerations from 2013 to 2019

注：該圖基于國家測繪地理信息局標準地圖服務網站下載的審圖號為GS(2019)1823號的標準地圖制作，底圖無修改

(4)19個國家級城市群形成了“關聯度增強、核心區穩定、邊緣區擴散”的空間關聯分布格局。在城市群網絡聯系中，長三角、珠三角灣區、京津冀等地區網絡聯系地位突出，以其作為關鍵城市群的“三核心、多中心”競衡發展格局已然形成；從網絡復雜程度看，城市群間的聯系網絡以“胡煥庸線”為分界線，長三角、珠三角灣區、粵閩浙沿海城市群等東部地區的網絡聯系較緊密，西北部地區城市群的網絡聯系則相對稀疏。

上述結論啟示，實現城市群協同發展，需要穩步推進城市群數字經濟發展，同時，努力縮小城市群數字經濟發展的區域差距，緩解城市群數字經濟發展的極化現象。鑒于此，提出如下政策建議。

第一，統籌謀劃、突出重點，著力打造數字經濟發展新優勢。堅持“加快推進數字產業化、產業數字化”的重要方略，通過現代信息技術的市場化應用，一方面不斷催生新業態、新模式、新產業，形成數字產業鏈和產業集群，另一方面加快對傳統產業全方位、全角度、全鏈條的改造，助推產業結構優化升級，為加快我國數字經濟發展提供源動力。

第二，多元互動、共創共享，全面推進城市群群間數字經濟發展協同化。充分發揮龍頭城市群的輻射和帶動作用，利用城市群“核心—邊緣”結構，從多方面增強數字經濟生命力，形成互補互助發展模式，帶動邊緣城市數字經濟發展，構建“橫向錯位發展、縱向分工協作”的區域數字經濟發展新格局。

第三，暢通梗阻、破除壁壘，加快實現群內數字經濟發展一體化。一要敢于“動奶酪”，打破以行政區為主體的經濟發展模式，發揮中心城市和城市群在區域協調發展中的帶動引領作用，提高城市群內各區域政策協同水平，打造以城市群為主體的區域數字經濟發展新增長極；二要勇于“破難題”，加快推進以要素市場為基礎的數字經濟發展一體化進程，破除要素流動的體制機制障礙，充分發揮城市群的規模經濟效應。